Contribution à la conception d'un électromyostimulateur intelligent

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intelligent

Maxime Yochum

To cite this version:

Maxime Yochum. Contribution à la conception d’un électromyostimulateur intelligent. Médecine

humaine et pathologie. Université de Bourgogne, 2013. Français. �NNT : 2013DIJOS013�.

�tel-01312545�

Thèse de Doctorat

é c o l e d o c t o r a l e s c i e n c e s p o u r l ’ i n g é n i e u r e t m i c r o t e c h n i q u e s

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Pour obtenir le titre de

Docteur en science

de l’Université de Bourgogne

Discipline: Instrumentation et Information de l’Image

Spécialité: Traitement du Signal, Électronique

Soutenue par

Maxime YOCHUM

Le 06 mai 2013

Contribution à la conception d’un

électromyostimulateur intelligent.

Jury

David GUIRAUD Directeur de Recherche à l’INRIA (Montpellier) Rapporteur Olivier MESTE Professeur à l’Université de Nice-Sophia Antipolis Rapporteur Jacques DUCHÊNE Professeur à l’Université de Technologie de Troyes Président Stéphane BINCZAK Professeur à l’Université de Bourgogne Directeur Romuald LEPERS Maître de conférences HDR à l’Université de Bourgogne Codirecteur Toufik BAKIR Maître de conférences à l’Université de Bourgogne Encadrant

Contribution à la conception d’un électromyostimulateur intelligent.

Cette thèse a pour but de mettre au point un nouvel outil de rééducation neuromusculaire. Elle a pour fonction, l’amélioration de la qualité et de la durée des séances de renforcement musculaire et de réentraînement de la motricité de sujets atteints de déconditionnement musculaire. Un électromyo-stimulateur « intelligent » utilisant en même temps des techniques d’électromyostimulation (EMS) couplées aux analyses de l’électromyogramme (EMG) est développé et permet d’asservir en temps réel les paramètres de stimulation d’un muscle en fonction de son état de fatigue physiologique. Le contrôle ainsi effectué sur les paramètres de stimulation en fonction de la réponse musculaire élec-trique (onde M) offre la possibilité de stimuler un muscle en prenant en compte une information sur la réaction du muscle à l’électrostimulation.

Mots clés: électromyostimulateur, électromyogramme, fatigue musculaire, onde M, analyse en on-delette.

Contribution to the design of a smart électromyostimulator.

This project aims to develop a new tool for neuromuscular reeducation. Its function is to improve the quality and the duration of muscular strengthening training sessions and training of motor func-tion for patients suffering from muscle decondifunc-tioning. A "smart" electromyostimulator using, at the same time, techniques of electrostimulation (EMS) and analysis of electromyography (EMG) allows the control in real time electrical stimulation parameters considering the physiological fatigue of the stimulated muscle. This control, performed on stimulation parameters depending on electrical res-ponse of muscles (M wave), allows the muscle stimulation taking into account the muscular reaction to the electrical stimulation.

Keywords: electromyostimulator, electromyogram, muscle fatigue, M-wave, wavelet analysis.

Je souhaite remercier en premier lieu mon directeur de thèse, Stéphane Binczak, Professeur au LE2I pour m’avoir accueilli au sein de son laboratoire. Je lui suis également reconnaissant pour sa dispo-nibilité, ses qualités pédagogiques et scientifiques. J’ai beaucoup appris à ses côtés et je lui adresse toute ma gratitude.

J’exprime également ma gratitude à Toufik Bakir, maître de conférence au LE2I, et Romuald Lepers, maître de conférences à la plate-forme plasticité et motricité de l’INSERM, mes deux codirecteurs de thèse, pour leur encadrement et leurs conseils.

Je remercie cordialement Olivier Meste, Professeur à l’Université de Nice-Sophia Antipolis et David Guiraud, Directeur de Recherche à l’INRIA (Montpellier), d’avoir accepté d’être rapporteurs et éga-lement Jacques Duchêne, Professeur à l’Université de Technologie de Troyes d’avoir accepté d’être examinateur de cette thèse.

J’adresse mes remerciements à toute l’équipe du LE2I et de la plate-forme plasticité et motricité de l’INSERM : les enseignants - chercheurs, les techniciens et mes collègues doctorants pour tous les échanges techniques, scientifiques, pour leur sympathie et leur accueil chaleureux pendant cette thèse.

Résumé iii

Remerciements v

Acronymes xi

Table des figures et des tableaux xxi

Introduction 1 1 État de l’art 5 1.1 Vue d’ensemble . . . 5 1.2 Contexte et enjeux . . . 5 1.3 Le muscle . . . 7 1.4 L’électromyostimulation . . . 10 1.4.1 Définition et principe . . . 10 1.4.2 L’utilisation de l’électromyostimulation . . . 13 1.5 L’électromyogramme . . . 14 1.5.1 Définition . . . 14 1.5.2 Potentiel d’action . . . 16

1.5.3 Les types d’électromyographie . . . 17

1.5.4 L’utilisation des électromyogrammes . . . 18

1.6 La fatigue musculaire . . . 20

1.6.1 Définition de la fatigue . . . 20

1.6.2 Mesure de la fatigue musculaire . . . 23 vii

1.6.2.1 Mécaniquement . . . 23

1.6.2.2 Métaboliquement . . . 24

1.6.2.3 Physiologiquement . . . 25

1.6.2.4 Myoélectriquement . . . 25

1.6.3 L’onde M durant l’électrostimulation . . . 25

1.7 Conclusion . . . 30

2 Conception et réalisation du système expérimental 31 2.1 Préambule . . . 31

2.2 Vue d’ensemble . . . 32

2.3 L’électrostimulateur . . . 33

2.4 L’électromyogramme . . . 36

2.4.1 Circuit 1: amplificateur différentiel . . . 38

2.4.1.1 Le premier étage . . . 38

2.4.1.2 Le second étage . . . 39

2.4.1.3 Filtrage . . . 41

2.4.2 Circuit 2: amplificateur instrumental . . . 45

2.5 Le logiciel . . . 50

2.6 exemples expérimentaux . . . 54

2.7 Conclusion . . . 56

3 Estimation de la fatigue musculaire 57 3.1 Introduction . . . 57

3.2 Suppression d’artefacts . . . 59

3.2.0.1 Suppression d’artefacts par seuillage . . . 60

3.2.0.2 Suppression d’artefacts par blanking . . . 64

3.3 Nouvelle méthode de suppression d’artefacts utilisant les ondelettes . . . 65

3.4 Les estimateurs de la fatigue musculaire sur l’onde M . . . 71

3.4.1 L’amplitude ou la durée Pic-à-Pic . . . 72

3.4.2 Root mean square . . . 72

3.4.4 Fréquence Médiane . . . 73

3.5 Indice de fatigue basé sur la CWT . . . 74

3.5.1 La transformée continue en ondelette . . . 75

3.5.2 L’analyse des maximums locaux . . . 78

3.5.3 L’indice de fatigue ICWT . . . 79

3.6 ICW T appliqué sur des signaux artificiels . . . 80

3.6.1 Signaux complètement artificiels . . . 80

3.6.2 Résultats avec des signaux complètement artificiels . . . 81

3.6.3 Signaux artificiels basés sur des ondes M expérimentales . . . 82

3.6.4 Résultats avec des signaux artificiels basés sur des ondes M expérimentales . 83 3.7 Étude sur des signaux bruités . . . 84

3.7.1 La dépendance aux bruits . . . 84

3.7.2 Les méthodes de filtrage . . . 86

3.7.3 Résultat du filtrage . . . 87

3.8 Étude de signaux tronqués . . . 90

3.9 Essais expérimentaux . . . 93

3.9.1 Introduction . . . 93

3.9.2 Évolution de la fatigue pour une contraction . . . 94

3.9.3 Évolution de la fatigue pour plusieurs contractions consécutives . . . 96

3.9.4 Modélisation de la fatigue musculaire . . . 97

3.9.5 Représentation multi-axes . . . 99

3.9.5.1 Représentation sur 2 axes . . . 99

3.9.5.2 Représentation sur 3 axes . . . 101

3.9.5.3 Distance Euclidienne . . . 101

3.10 Conclusion . . . 104

4 Contrôle de la fatigue musculaire 107 4.1 Introduction . . . 107

4.2 Méthode de contrôle . . . 109

4.4 Contrôle par retour d’état . . . 114

4.4.1 Mise en place du contrôle par retour d’état . . . 115

4.4.2 Test du contrôle par retour d’état . . . 118

4.5 Régulateur proportionnel . . . 120

4.6 Contrôle par logique floue (fuzzy logic) . . . 123

4.6.1 La fuzzification . . . 124

4.6.2 Le raisonnement flou . . . 126

4.6.3 La défuzzification . . . 130

4.6.4 Test expérimental . . . 131

4.7 BIA: Analyse d’impédance bioélectrique (impédancemétrie) . . . 133

4.7.1 Introduction . . . 133

4.7.2 Montage de mesure de tension . . . 133

4.7.3 Détection des impédances . . . 135

4.7.4 Résultats . . . 136

4.7.5 Mesure couplée impédance-force . . . 137

4.7.5.1 Mesure durant une contraction volontaire . . . 137

4.7.5.2 Mesure durant une contraction par EMS . . . 138

4.7.5.3 Modélisation et linéarisation . . . 140

4.8 Conclusion . . . 142

Conclusion 145

Bibliographie 155

ADP : Adénosine di-phosphate AOP : Amplificateur opérationnel ARX : Autoregressive exogenous model ATP : Adénosine triphosphate

BIA : Bio-impédancemétrie

BIS : Spectroscopie bioélectrique

Ca2+ : Ion calcium

CWD : Distribution de Choi Williams CWT : Transformée continue en ondelette

DE : Distance euclidienne

DWT : Transformée discrète en ondelette

EMG : Electromyogramme

EMS : Electromyostimulation

FES : Stimulation électrique fonctionnelle FFT : Transformée de Fourier rapide

Fmean : Indice de fatigue en fréquence moyenne Fmed : Indice de fatigue en fréquence médiane

H : Fonction de Heaviside

ICWT : Indice de fatigue basé sur la CWT

ISWT : Transformée en ondelette stationnaire inverse JNM : Jonction neuromusculaire

MAV : Valeur absolue moyenne MF-BIA : BIA à fréquences multiples

MUAP : Potentiel d’action d’une unité motrice

Na+ : Ion sodium

PA : Potentiel d’action

PCB : Printed circuit board

PCr : Phosphocréatine

Pi : Phosphate inorganique

PME : Phosphomonoester

PSD : Densité spectrale de puissance

PTP : Indice de fatigue pic à pic

RMS : Root mean square

RQA : Recurrence quantification analysis

sEMG : Electromyogramme de surface

SF-BIA : BIA à fréquence unique

SNC : Système nerveux centrale

SNR : Rapport signal sur bruit

spéctroscopie RMN : Spectroscopie par résonance magnétique

SSP : Asymptote finale du modèle

STFT : Transformée de Fourier à fenêtre glissante

SWT : Transformée en ondelette stationnaire

τ : Constante de temps

TMS : Stimulation électrique transcranienne

TP : Durée du plateau

TRMC : Taux de réjection de mode commun

TSD : Densité spectrale totale

UM : Unité motrice

VEMG : Signal EMG recueilli

1.1 A gauche) constitution d’un muscle de son enveloppe (Epimysium) jusqu’à la fibre musculaire. A droite) constitution de la fibre musculaire du Sarcolemme jusqu’aux myofibrilles [1]. . . 7

1.2 Mécanisme de transmission d’un potentiel d’action du nerf à la fibre musculaire par l’intermédiaire de la jonction neuromusculaire. 1) Arrivée d’un potentiel d’action à la jonction neuromusculaire. 2) Libération de l’acétylcholine, entrée de sodium dans la fibre musculaire et propagation du potentiel d’action au Réticulum sarcoplasmique. 3) Libération de calcium et contraction des myofilements. . . 9

1.3 Mécanisme de glissement entre les brins d’actine et de myosine généré en présence d’ion calcium (Ca2+_{) et}

d’adénosine triphosphate(ATP) [2]. . . 10

1.4 Différence entre une contraction volontaire et évoquée électriquement. a) Génération d’une contraction mus-culaire de manière volontaire. b) Génération d’une contraction musmus-culaire sous électrostimulation (avec élec-trodes de surface sur le muscle). c) Lieux de stimulations possibles. . . 11

1.5 Illustration du recrutement des fibres musculaires pendant une électrostimulation (en haut) et pendant une contraction volontaire (en bas) pour une force développée faible (à gauche) et plus importante (à droite). . . 13

1.6 Courant ionique durant: a) le potentiel de repos, b) la dépolarisation, c) la repolarisation. Illustration d’après [3]. 15

1.7 Potentiel membranaire lors d’un déclenchement de potentiel d’action. 0) potentiel de repos, il est stable et sa valeur est comprise entre -90 mV et -80 mV. 1) dépolarisation rapide due au courant sodique entrant qui amène le potentiel de membrane à des valeurs de l’ordre de 20 mV. 2) repolarisation rapide qui ramène le potentiel membranaire vers 0 mV. 3) phase de plateau qui maintient la dépolarisation aux alentours de 0 mV. 4) retour au potentiel de repos. . . 15

1.8 Propagation d’un potentiel d’action le long d’une fibre musculaire. Schéma issu de la référence [3]. . . 17

1.9 A gauche, les types d’électrode à aiguille. a) concentrique. b) monopolaire. c) bipolaire. d) monofils. e) crochet. A droite, périmètre d’unités motrices visibles par les électrodes [4]. . . 18

1.10 Les champs de potentiel de quatre unités motrices sont représentés sur les lignes nommées UMi. Lorsqu’une électrode de surface est placée au dessus de ces unités motrices, elle voit une intégration de tous les champs de potentiel des fibres situées au dessous d’elle. L’EMG est représenté ici par la somme des champs de potentiel de chaque fibre. . . 19

1.11 Sites pouvant contribuer à la fatigue neuromusculaire. La fatigue peut avoir pour origine une altération d’un ou de plusieurs sites. . . 20

1.12 Courbe de chute typique de la force sur le quadriceps d’un sujet paraplégique. La contraction a été activé par électrostimulation sous plusieurs angles du genou [5]. . . 23

1.13 Raies spectrales par 31P NMR obtenues sur un muscle de rat. Les deux spectres du bas ont été réalisés sur le muscle au repos, les 10 autres proviennent du muscle électriquement stimulé en continu au cours du temps. (l), (2), (3), (4) sont respectivement PME (phosphomonoesters), Pi (phosphate inorganique), PCr (phosphocréatine), et des groupements phosphates de l’ATP. . . 24

1.14 Exemple d’un EMG acquis durant une électrostimulation. Nous pouvons voir les résidus des impulsions de stimulation, annotés « artefact de stimulation » et les ondes M qui sont présentes après chaque impulsion de stimulation. . . 26

1.15 Evolution de l’onde M durant une contraction sous électrostimulation. Les ondes M représentent la moyenne des formes d’onde par période de 1 s [6]. . . 26

1.16 (A) Modèle d’un EMG de surface généré par une contraction volontaire. Le signal est une somme de contri-bution issue du déclenchement des unités motrices de manière asynchrone. Il est stochastique avec une répar-tition d’amplitude quasi gaussienne. (B) Modèle d’un EMG de surface généré par une contraction évoquée électriquement. Le signal est une somme de contributions issues du déclenchement des unités motrices de manière synchrone. Il est quasi déterministe et périodique, avec une fréquence de répétition égale à celle de la stimulation [7]. . . 28

1.17 Diagramme des facteurs physiologiques et expérimentaux les plus importants de la détermination de la forme d’onde de l’EMG de surface. Un muscle stimulé électriquement peut être équivalent à une unité motrice géante, son potentiel MUAP (potentiel d’action d’une unité motrice) est la somme des contributions de chaque MUAP des fibres qui le compose [7]. . . 29

2.1 a) Diagramme général d’une électromyostimulation classique. b) Diagramme du système d’électrostimulation couplé à un électromyogramme. . . 31

2.2 Schéma général du système d’électrostimulation et de l’électromyogramme. . . 32

2.3 Photographies des cartes PCB. A gauche, la carte de stimulation et à droite la carte d’amplification EMG. . . 33

2.4 Schéma du circuit de la carte d’amplification des impulsions de stimulation. . . 34

2.5 Courbe caractéristique du courant de sortie (Iload) en fonction de la tension d’entrée (Vin) appliquée sur une

charge de 500 Ω. . . 35

2.6 a) Courbe de gain (dB) en fonction des fréquences d’utilisation. b) Courbe de phase (degré) en fonction des fréquences d’utilisation. . . 36

2.7 Essai de la carte de stimulation pour sur une résistance de charge variable Rc de valeur 500Ω, 1000Ω et 1500Ω. Le courant de stimulation est fixé à 50 mA, la forme de l’impulsion est biphasique de fréquence 40 Hz et de largeur d’impulsion de 1 ms. Pour les trois valeurs de résistance, la tension s’adapte pour conserver un courant constant: I =_RcU =₅₀₀25 =₁₀₀₀50 = ₁₅₀₀75 . . . 37

2.8 Schéma du circuit de la carte d’amplification de l’activité électrique musculaire. Carte 1. . . 37

2.9 Schéma du premier étage. . . 38

2.10 Schéma du second étage. . . 39

2.11 Vmcen fonction de la valeur du potentiomètre P T avec une tension continue de 1 V sur les deux entrées du

montage. Nous pouvons voir que l’ajustement de PT (aux alentours de 5 kΩ) augmente le TRMC. . . 40

2.12 a) Courbe de gain (dB) en fonction des fréquences d’utilisation. b) Courbe de phase (degré) en fonction des fréquences d’utilisation. . . 40

2.13 Schéma du correcteur automatique d’offset. . . 41

2.14 Schéma du filtre à structure de Rauch. . . 42

2.15 Diagramme de Bode et de phase du filtre à structure de Rauch avec R = 15 kΩ et C = 1 nF pour une fréquence de coupure à 10 kHz. . . 43

2.16 A gauche: E1= E2un signal sinusoïdal d’amplitude 50 mV et une période d’une milliseconde sur la voie 1,

la tension bipolaire entre E1et E2est représentée par VEM Gsur la voie 2 avec un mauvais réglage de P T .

A droite: E1= E2un signal sinusoïdal d’amplitude 50 mV et une période d’une milliseconde sur la voie 1,

la tension bipolaire entre E1et E2est représentée par VEM Gsur la voie 2 avec un bon réglage de P T . . . 44

2.17 A gauche: E1un signal sinusoïdal d’amplitude 50 mV avec un offset de 50 mV et une période d’une

milli-seconde sur la voie 1, E1est à la masse du circuit, la tension bipolaire entre E1et E2est représentée par

VEM Gsur la voie 2. Nous pouvons voir que l’offset appliqué sur E1est supprimé sur le signal VEM G.

A droite: E1un signal sinusoïdal d’amplitude -50 mV avec un offset de 50 mV et une période d’une

milli-seconde sur la voie 1, E1est à la masse du circuit, la tension bipolaire entre E1et E2est représentée par

VEM Gsur la voie 2. Nous pouvons voir que l’offset appliqué sur E1est supprimé sur le signal VEM G. . . 44

2.18 EMG réalisé avec la carte 1 lors d’une série de contractions volontaires sur le biceps droit d’un sujet. . . 45

2.19 Schéma du circuit de la carte d’amplification de l’activité électrique musculaire. Carte 2. . . 46

2.20 Diagramme de Bode et de phase du filtre avec R1= R2= 15 kΩ, C1= 2 µF et C2= 1 nF pour obtenir une

fréquence de coupure bas à 5 Hz et une fréquence de coupure haute à 10 kHz. . . 47

2.21 Test de la carte EMG 2 pour E1= E2un sinus d’amplitude 50 mV et une période d’une milliseconde. Nous

y voyons les tensions monopolaires Ve1et Ve2et la tension bipolaire entre E1et E2est représentée par

2.22 A gauche: Test de la carte EMG 2 pour E1un sinus d’amplitude 50 mV et une période d’une milliseconde

et pour E2 = 0. Nous y voyons les tensions monopolaires Ve1et Ve2et la tension bipolaire entre E1et

E2est représentée par VEM G. A droite: Test de la carte EMG 2 pour E2un sinus d’amplitude 50 mV et

une période d’une milliseconde et pour E1= 0. Nous y voyons les tensions monopolaires Ve1et Ve2et la

tension bipolaire entre E1et E2est représentée par VEM G. . . 49

2.23 EMG réalisé avec la carte 2 lors d’une série de contractions volontaires sur le biceps droit d’un sujet. . . 49

2.24 Interface du logiciel avec les différents blocs de contrôle des paramètres et d’affichage. . . 50

2.25 Paramètres ajustables des impulsions de stimulation avec l’intensité, la durée d’impulsion et la fréquence du train d’impulsion. . . 51

2.26 Formes d’onde des impulsions. a) monophasique, b) biphasique, c) double biphasique, d) biphasique amortie et e) Nlet. . . 52

2.27 A gauche : variation de l’amplitude des impulsions générées par le logiciel pour cinq amplitudes (20, 40, 60, 80 et 100 mA) et pour une forme d’onde biphasique et une durée d’impulsion de 1 ms. A droite : variation de la durée des impulsions générées par le logiciel pour cinq valeurs (0.5, 1, 1.5, 2, 2.5 ms) et pour une forme d’onde monophasique d’amplitude 40 mA. . . 53

2.28 Variation de la fréquence du train impulsions générée par le logiciel pour cinq valeurs (10, 30, 50, 70 et 100 Hz) pour une forme d’onde monophasique et une durée d’impulsion de 2 ms. . . 53

2.29 Formes d’onde des impulsions. a) Monophasique, b) biphasique, c) double biphasique, d) biphasique amortie et e) Nlet . . . 54

2.30 EMG réalisé lors d’une EMS à 30 Hz et 40 mA avec une impulsion biphasique. . . 55

2.31 EMG réalisé lors d’une EMS à 40 Hz et 40 mA avec une impulsion biphasique. . . 55

2.32 EMG réalisé lors d’une EMS à 50 Hz et 50 mA avec une impulsion biphasique. . . 55

2.33 EMG réalisé lors d’une EMS à 60 Hz et 60 mA avec une impulsion biphasique. . . 55

3.1 VEMGoù l’onde M est recueillie avec l’artefact de stimulation. Un exemple arbitraire pour le seuil haut et bas est montré. . . 61

3.2 Passage des seuils lors de la suppression d’artefact. a) en présence d’un artefact b) sans présence d’un artefact. 62 3.3 Suppression d’artefacts par seuillage. a) le signal VEM Gcontenant les artefacts. b) le masque de suppression d’artefact créé par la méthode à double seuillage. c) Le signal VEM Gsans les artefacts de stimulation. . . . 63

3.4 Suppression d’artefacts par blanking. a) le signal VEM Gcontenant les artefacts. b) Le masque de suppression créé. c) Le signal VEM Gsans les artefacts de stimulation. . . 64

3.5 Résultat de la transformée continue en ondelette avec l’ondelette de Haar. . . 65

3.7 Représentation de la différence entre les maximums des coefficients des artefacts et les maximums des coef-ficients des ondes M. . . 67

3.8 a) C_coef2 correspondant à la décomposition en ondelette pour le signal VEMGavec un a0= 38. b) masque

créé grâce au seuil. c) masque corrigé avec l’érosion. . . 68

3.9 Exemple de suppression d’artefacts. a) le signal VEMGd’origine. b) le signal sans artefacts saVEMG. . . 69

3.10 Exemple de résultats de suppression d’artefacts avec les ondelettes de Haar (haar), Daubechies (db2, db3 et db4), Symlets (sym2, sym3 et sym4), Coiflets (coif2) et gaussien (gaus1 et gaus2) appliquées sur le signal VEMGde la figure 3.6a. . . 70

3.11 Exemple de résultats de suppression d’artefacts avec les ondelettes Coiflets (coif2, coif3 et coif4), Morlet (morl), Meyer (meyr et dmey), Biorthogonal (bior1.1, bior1.3 et bior1.5) et Shannon (shan1-1) appliquées sur le signal VEMGde la figure 3.6a. . . 70

3.12 Diagramme en bar des différences moyennes entre les valeurs maximales des coefficients de la CWT (corres-pondant à a0) pendant les artefacts et les ondes M pour chaque impulsion de stimulation pour les ondelettes

des figures 3.10 et 3.11. . . 71

3.13 A gauche: Représentation d’une valeur PTP en amplitude pour une onde M. A droite: Représentation d’une valeur PTP en durée pour une onde M. . . 72

3.14 A gauche) Représentation d’une valeur RMS pour une onde M. A droite) Représentation d’une valeur RMS pour une onde M avec un défaut de ligne de base. . . 73

3.15 Spectre de puissance d’une onde M avec la représentation de la fréquence moyenne et médiane. . . 74

3.16 Schéma général de l’algorithme de l’indice de fatigue basé sur la CWT. . . 75

3.17 Superposition d’une Onde M avec 3 ondelettes couramment utilisées: l’ondelette de Haar, l’ondelette de Daubechies 4 et l’ondelette dite du chapeau mexicain (dérivée seconde d’une gaussien). . . 76

3.18 Exemple de création d’ondelette à partir d’une onde M expérimentale. L’ondelette possède la condition d’éli-gibilité de l’équation 3.14. . . 77

3.19 Représentation des résultats d’une CWT entre une ondelette estimée et les ondes M d’une électrostimulation. Quatre maximums locaux sont représentés. Le facteur d’échelle trouvé pour le dôme situé entre t = 8,45 et t = 8,5 est représenté, il est de 1,8. On peut dire que l’onde M s’est dilatée de 1,8 fois par rapport à l’onde M d’origine. . . 79

3.20 a) Facteurs d’échelle trouvés grâce à la détection des maximums locaux. b) Inversion des facteurs d’échelle pour conserver une variation décroissante comme les autres indices de la littérature. . . 80

3.21 Création d’un signal EMG complètement artificiel. a) Onde M synthétique créée avec un sinus et un vecteur de valeurs nulles. b) L’onde M précédente est dilatée temporellement de valeurs comprises entre 1 et 3 fois la durée originale. c) Les ondes M artificiellement dilatées sont juxtaposées. d) Ajout d’une perte en amplitude pour donner l’EMG synthétique final. . . 81

3.22 Résultat de l’estimation de la fatigue musculaire avec ICWT(ligne en pointillé avec plus) pour un signal VEMG

complètement artificiel. La ligne pleine montre le résultat idéal. . . 82

3.23 Courbe de création d’un signal EMG artificiel basé sur une onde M expérimentale. a) Onde M expérimentale. b) L’onde M précédente est dilatée temporellement de valeurs comprises entre 1 et 3 fois la durée originale. c) Les ondes M artificiellement dilatées sont juxtaposées. d) Ajout d’une perte en amplitude pour donner l’EMG synthétique final. . . 83

3.24 Résultat de l’estimation de la fatigue musculaire avec ICWT(ligne en pointillé avec plus) pour un signal VEMG

complétement artificiel. La ligne pleine montre le résultat idéal. . . 84

3.25 Exemple de signaux VEMGbruité. a) Pour un signal VEMGcomplètement artificiel réalisé avec un signal

sinusoïdal avec un SNR de 7,61 dB. b) Pour un signal VEMGartificiel réalisé avec une onde M expérimentale

avec un SNR de 5,38 dB. . . 85

3.26 Application de l’estimation de fatigue ICWTsur un signal VEMG. La ligne pleine représente le résultat idéal,

la ligne discontinue affiche le résultat d’un signal VEMGsans ajout de bruit et la ligne en pointillé affiche le

résultat d’un signal VEMGavec ajout de bruit avec un SNR de 6,43. . . 85

3.27 Exemple de troncature pour une onde M quelconque. a) 0%, b) 40%, c) 60%, d) 80%. e) Erreur d’estimation ICWTen fonction du taux de troncature. . . 90

3.28 Exemple de dépendance des cinq indices de fatigue à une troncature de 0, 20, 40, 60 et 80 %. . . 92

3.29 Erreur d’estimation moyenne la de fatigue musculaire pour ICWT, PTP, RMS, Fmeanet Fmedpour différentes

valeurs de troncature. . . 93

3.30 Deux exemples de résultats d’indice de fatigue ICWTpour deux essais expérimentaux. . . 94

3.31 Exemple d’indice de fatigue pour une stimulation: a) ICWT, b) PTP, c) RMS, d) Fmean, e) Fmed. . . 95

3.32 Exemple d’indice de fatigue pour quatre stimulations consécutives: a) ICWT, b) PTP, c) RMS, d) Fmean, e)

Fmed, avec une stimulation électrique de fréquence 50 Hz, une amplitude de 50 mA, une durée d’impulsion

de 1 ms et une forme d’onde biphasique. Quatre stimulations de 10 s ont été réalisées avec un temps de repos de 10 s entre chaque EMS. . . 96

3.33 Exemple de modélisation de l’indice de fatigue ICWTpour une stimulation électrique de fréquence 50 Hz,

d’intensité 50 mA, de durée d’impulsion 1 ms, la forme d’onde est biphasique et la durée de stimulation total de 10 s. La ligne grise représente les indices de fatigue expérimentaux et la ligne noire représente son modèle. Les paramètres du modèle Tp, τ et SSP sont également représentés. . . 97

3.34 Extraction des trois paramètres Tp (a), τ (b) et SSP (c) pour deux sujets avec une fréquence de stimula-tion variable de 30, 40, 50 et 60Hz. Les autres paramètres de stimulastimula-tion sont fixé: intensité: 50 mA, durée d’impulsion : 1 ms, forme d’onde biphasique et une durée de stimulation total de 10 s. . . 98

3.35 Exemple de représentation 2 axes avec: a) ICWTet PTP, b) ICWTet RMS, c) ICWTet Fmean, d) ICWTet Fmed. . 100

3.36 Exemple de représentation 3 axes avec: a) ICWTet PTP et RMS, b) ICWTet PTP et Fmean, c) ICWTet PTP et

3.37 Exemple d’une distance Euclidienne (DE) pour différentes combinaisons d’indices de fatigue: a) ICWTet

PTP et RMS, b) ICWTet PTP et Fmean, c) ICWTet PTP et Fmed, d) ICWTet RMS et Fmean, e) ICWTet RMS et

Fmed, f) ICWTet Fmeanet Fmed. . . 102

3.38 Exemple d’une distance Euclidienne normalisée (nDE) correspondant au graphique a de la figure 3.37 utili-sant trois indices de fatigue (ICWT, PTP et RMS) pour quatre stimulations consécutives. . . 103

4.1 a) Diagramme général d’une électrostimulation classique. b) Diagramme du système d’électrostimulation couplé à un électromyogramme. . . 107

4.2 Indice de fatigue ICWT(trait continu) et ses valeurs moyennes par pas de 1 seconde (traits discontinus) d’une

électromyostimulation de 10 s avec comme paramètre : une forme d’onde biphasique, une amplitude de 40 mA, une fréquence de 50 Hz et une largeur d’impulsion d’1 ms. . . 109

4.3 Représentation arbitraire des indices de fatigue pour un muscle qui se fatigue de plus en plus (partie décrois-sante à gauche) et pour un muscle qui se repose (partie croisdécrois-sante à droite). . . 111

4.4 Modèle du système. . . 111

4.5 Prédictions réalisées grâce à l’identification du premier ordre (ligne discontinue noire) sur une courbe de fatigue arbitraire (ligne noire). . . 113

4.6 Prédiction des indices de fatigue ICWTgrâce à l’identification du premier ordre sur une série de 21

électrosti-mulations biphasiques de 50 Hz, 50 mA de durée constante de 6 s. . . 114

4.7 schéma bloc du système. . . 115

4.8 Schéma bloc de la régulation par retour d’état. . . 116

4.9 a) Commande calculée lors d’une régulation par vecteur d’état pour cinq dynamiques différentes, plus la prédiction se rapproche du seuil, plus la commande diminue. b) Prédiction du capteur lors d’une régulation par vecteur d’état issue de la commande ci-dessus pour cinq dynamiques différentes. . . 118

4.10 Test expérimental avec une stimulation biphasique, d’intensité de 50 mA, de fréquence 50Hz, et de durée d’impulsion de 1 ms. a) Les indices de fatigue pour chaque fin de contraction obtenus avec ICW T. b) Les

commandes réalisées avec le contrôle basé le retour d’état. . . 119

4.11 Test expérimental avec une stimulation biphasique, d’intensité de 50 mA, de fréquence 50Hz, et de durée d’impulsion de 1 ms. a) Les indices de fatigue pour chaque fin de contraction obtenus avec ICW T. b) Les

commandes réalisées avec le régulateur proportionnel c) Les commandes en fonction des indices de fatigue ICW T. . . 122

4.12 A gauche un ensemble classique où un muscle est considéré « fatigué » ou « non-fatigué » en fonction d’un seuil appliqué à un indice de fatigue fixé arbitrairement à 0,5. A droite, un ensemble flou où un muscle est considéré à x% « non-fatigué » ou 1 − x% « fatigué ». . . 123

4.13 Illustration de la sortie du contrôle par logique floue en fonction des deux entrées que nous avons choisies (erreur de l’indice de fatigue par rapport à un seuil et la dérivée de l’erreur). . . 123

4.14 Représentation de la commande voulue en fonction des deux entrées du système (l’erreur entre l’indice de fatigue et un seuil de fatigue choisi par l’utilisateur et la dérivée de cette erreur) où la couleur blanche repré-sente une commande forte (une durée de stimulation longue) et la couleur noire reprérepré-sente une commande faible (une durée de stimulation courte). . . 124

4.15 Notion de la fatigue musculaire répartie sur trois ensembles flous. La fatigue faible, moyenne et forte en fonction de l’erreur d’un indice de fatigue. Par exemple, si l’erreur d’indice de fatigue vaut 0,2 alors le muscle est considéré comme 33% moyennement fatigué et 67% faiblement fatigué (voir flèches noires). . . 126

4.16 En haut) trois exemples de fonctions d’appartenance de l’entrée « Erreur d’indice de fatigue » pour nI= 3,

5 et 7 (avec nIle nombre de fonction d’appartenance choisi). En bas) trois exemples de fonctions

d’appar-tenance de l’entrée « dérivée de l’erreur d’indice de fatigue » pour ndI= 4, 6 et 8 (avec ndIle nombre de

fonction d’appartenance choisi). . . 127

4.17 Exemple de fonctions d’appartenance pour le contrôle avec ns= 6. . . 128

4.18 a) Fonction d’appartenance de l’entrée 1 (erreur d’indice de fatigue) pour une valeur de 0,35. b) Fonction d’appartenance de l’entrée 2 (dérivée de l’erreur d’indice de fatigue) pour une valeur de -0,1. c) Correspon-dance du couple d’entrée nE1 = 7 et nE2= 2 sur la fonction d’appartenance de sortie ns= 4 avec pour

valeur limite Ls = min{0, 11; 0, 4}. d) Correspondance du couple d’entrée nE1 = 6 et nE2 = 2 sur la

fonction d’appartenance de sortie ns = 4 avec pour valeur limite Ls = min{0, 89; 0, 4}. e)

Correspon-dance du couple d’entrée nE1 = 7 et nE2= 3 sur la fonction d’appartenance de sortie ns= 5 avec pour

valeur limite Ls= min{0, 11; 0, 6}. f) Correspondance du couple d’entrée nE1 = 6 et nE2 = 3 sur la

fonction d’appartenance de sortie ns = 4 avec pour valeur limite Ls = min{0, 89; 0, 6}. g) Résultat du

raisonnement flou correspondant à la valeur maximale de chaque fonction d’appartenance en sortie. . . 129

4.19 Exemple du centre de gravité appliqué sur le résultat d’un raisonnement flou correspondant à la figure 4.18. La valeur trouvée est de 0.6315. . . 130

4.20 Test expérimental a) Les indices de fatigue pour chaque fin de contraction obtenus avec ICW T. b) Les

commandes réalisées avec le contrôle basé sur la logique floue. c) Les commandes en fonction des indices de fatigue ICW T. . . 131

4.21 Schéma de recueillement de la tension de stimulation pendant une électrostimulation sur le biceps. . . 134

4.22 Schéma du circuit pour recueillir la tension inter-électrode durant les impulsions de stimulation. . . 135

4.23 Exemple de mesure de bio-impédance musculaire: a) La tension inter-électrode (Vi), b) Détection des

im-pulsions de stimulation grâce à une technique de suppression d’artefacts, c) Rmesurecorrespondant pour

chaque impulsion détectée. . . 136

4.24 Bio-impedance d’un sujet au cours d’une stimulation d’intensité fixée à 60 mA, de fréquence fixée à 50 Hz et d’une durée de 6 secondes. . . 137

4.25 a) Bio-impédance d’un sujet sur une stimulation d’intensité fixée à 50 mA d’une durée de 6 secondes pour 4 fréquences différentes (40, 50, 60 et 70 Hz). b) Bio-impédance d’un sujet sur une stimulation de fréquence fixée à 50 Hz d’une durée de 6 secondes pour 4 intensités différentes (40, 50, 60 et 70 mA). . . 138

4.26 a) Bio-impédance pendant une contraction volontaire d’un sujet à sa force maximale, b) Force développée pendant la contraction. . . 139

4.27 Représentation des impédances/forces moyennes pour 20 stimulations d’une durée de 6 secondes avec un forme d’onde biphasique, 1 ms de durée d’impulsion, fréquence de 40, 50, 60 et 70 Hz et intensité de 30, 40, 50, 60 et 70 mA. . . 139

4.28 Représentation des impédances/forces finales pour 20 stimulations d’une durée de 6 secondes avec un forme d’onde biphasique, 1 ms de durée d’impulsion, fréquence de 40, 50, 60 et 70 Hz et intensité de 30, 40, 50, 60 et 70 mA. . . 140

4.29 Représentation du modèle de résistance mesurée Rmesure. Deux résistances en parallèle avec Rmla

résis-tance des tissus musculaires et Rcla résistance de la contraction du muscle. . . 140

4.30 Exemple d’erreurs quadratiques en fonction de Rm. La résistance Rmqui linéarise le mieux les résultats

mesurés est celui pour lequel l’erreur est minimale. Elle est représentée par la flèche. . . 141

4.31 A gauche) Exemple de discrimination pour les calculs de Rcpour cinq fréquences différentes (30, 40, 50, 60

1.1 Résultat d’une évaluation de l’effort physique durant une électromyostimulation pour les positions assise, debout et en marche (d’après [8]). . . 25

3.1 Erreur moyenne absolue pour ICWTen % . . . 88

3.2 Erreur moyenne absolue pour les indices de la littérature en % . . . 89

3.3 Taux de troncature maximal permettant à l’indice ICWTde rester en dessous d’un taux d’erreur en fonction

des fréquences de train d’impulsions. . . 91

4.1 Valeurs des différents paramètres de l’identification. . . 113

4.2 Valeurs des différents paramètres de l’identification. . . 114

4.3 Exemple de tableau d’inférence pour nI= 7, ndI= 5 et ns= 6. . . 127

4.4 Exemple de correspondance entre les étiquettes d’entrée et de sortie. Si nE1= 6 et nE2= 2 alors ns= 4,

si nE1 = 6 et nE2= 3 alors ns= 4, si nE1 = 7 et nE2= 2 alors ns= 4 et si nE1 = 7 et nE2 = 3

alors ns= 5. . . 128

La rééducation musculaire est un traitement permettant de soigner les atteintes musculaires des pa-tients. Elle a pour but de renforcer les muscles qui ne sont plus ou moins capable d’effectuer des mouvements naturels et de diminuer les douleurs musculaires. Ces atteintes musculaires peuvent survenir dans plusieurs cas causés par des accidents (trauma), divers types de maladie (les myopa-thies) touchant la chaîne de la contraction musculaire ou des ruptures tendineuses. Dans l’intention de réapprendre aux muscles à travailler, le kinésithérapeute fait exécuter aux patients différents exer-cices de renforcement. Il utilise le plus souvent des contractions isométriques (où le squelette reste fixe) lors d’une rééducation musculaire pour limiter les risques de complication. Généralement, le praticien interrompt les exercices de rééducation si le patient ressent une douleur trop importante afin d’éviter les complications.

La première phase de la rééducation musculaire est la récupération de mobilité des muscles. Il s’agit de redonner aux muscles une bonne amplitude de mouvement et une bonne élasticité. Cette phase dure généralement de quelques semaines à plusieurs mois. Une fois cette étape achevée, le kinésithé-rapeute définit un programme d’amélioration de la motricité et de renforcement musculaire, c’est la seconde phase. L’objectif est d’amener le patient à accroître son endurance physique et à augmenter sa force musculaire. Le kinésithérapeute utilise, pour cela, différents supports comme par exemple des bicyclettes ou des haltères. Pour le renforcement musculaire, le praticien utilise également des appareils multifonctions comme les appareils de musculation. Ces programmes sont généralement assez longs pour que le patient retrouve une bonne capacité musculaire. Ils peuvent en effet durer plusieurs mois. Afin d’améliorer l’efficacité des programmes, le kinésithérapeute utilise également des appareils d’électrostimulation en complément des exercices classiques. Pour le praticien, l’élec-trostimulation a plusieurs avantages. Toutes les fibres musculaires son recrutées simultanément, ce qui en fait une forme d’entraînement très efficace en comparaison avec les exercices de muscula-tion tradimuscula-tionnels. Un groupe musculaire précis peut être choisi. La stimulamuscula-tion recrute aussi bien les fibres lentes que rapides, ces dernières sont généralement difficiles à entraîner lors d’exercices ordinaires. L’électrostimulation permet aussi de récupérer plus facilement d’un exercice car elle pro-voque une circulation sanguine plus importante et les toxines sont éliminées plus efficacement. Le

plus grand avantage pour le kinésithérapeute est la réduction du temps de rééducation qui permet au patient de retrouver ainsi ses fonctions motrices plus rapidement. Ces exercices, qui améliorent le renforcement des muscles, sont également très appréciés des sportifs pour atteindre un développe-ment de force plus important.

L’électrostimulation est une technique d’électrothérapie communément répandue. Son utilité prin-cipale est d’inciter le muscle stimulé à se contracter et ainsi à créer une masse musculaire plus importante. Cette réaction du muscle est possible grâce aux contractions musculaires induites par l’électrostimulation. Sur des sujets sains (comme les sportifs), ce procédé sert à acquérir une force musculaire plus importante et permet donc aux sujets d’augmenter leur force maximale. Cette mé-thode est généralement utilisée en tant que complément sportif (en plus de la pratique du sport) pour le renforcement musculaire. Sur des sujets pathologiques, le renforcement musculaire de manière volontaire s’avère beaucoup plus difficile, ceci étant du par exemple aux atrophies, aux dégénéres-cences musculaires ou à des problèmes respiratoires, cardiaques ou d’obésités sévères. Le patient ne peut plus (ou très difficilement) effectuer des exercices de renforcement classiques d’une manière volontaire (comme la marche) qui permettent la rééducation musculaire. Afin de faciliter la prise de masse musculaire, l’électrostimulation est alors utilisée. Si la prise de masse musculaire n’est plus possible, comme avec les pathologies dégénératives, l’électrostimulation permet néanmoins de la maintenir, évitant ainsi une perte inéluctable sans électrostimulation.

Afin de réaliser une séance d’électrostimulation, des électrodes sont appliquées sur la peau et des impulsions de tension ou de courant électrique de diverses formes sont envoyées aux muscles. Les paramètres variables des impulsions peuvent être leurs fréquences, la largeur des impulsions, la forme d’onde ou encore leurs amplitudes. Ces paramètres permettent d’obtenir des objectifs diffé-rents comme une relaxation musculaire, une récupération musculaire, un renforcement musculaire ou un soulagement de douleurs. De nombreux appareils d’électrostimulation existent et permettent la sélection de plusieurs programmes d’entraînement. Ces programmes durent le plus souvent de 10 à 40 minutes et sont généralement dédiés à un groupe musculaire.

Le projet dans lequel nous nous insérons se place dans les domaines de la conception de systèmes électriques biomédicaux mais aussi le traitement du signal appliqué aux signaux biophysiques. Les études des signaux électriques issus des milieux biologiques sont de plus en plus nombreuses. Elles permettent une compréhension toujours plus profonde et précise de ces milieux extrêmement com-plexes. Les signaux que nous étudions sont les électromyogrammes (EMG) de surface qui sont la représentation de l’activité électrique musculaire par le biais d’électrode de surface. Ces signaux ont la particularité de représenter une grande quantité de sources. En effet, le signal EMG est une intégration d’une multitude d’autres signaux (les potentiels d’action) qui se propagent dans les fibres musculaires. L’EMG donne donc une vue globale de la contraction musculaire et fournit des infor-mations générales de l’état des fibres musculaires dont il dépend. L’étude des signaux EMG dans le

milieu médical permet de diagnostiquer des pathologies liées aux troubles de la motricité (muscle, nerf et cerveau). La caractérisation de certains paramètres contenus dans l’EMG comme la vitesse de conduction, l’amplitude, les fréquences qui le composent, permet d’orienter le diagnostique du médecin. Ces paramètres sont aussi utilisés pour faire des estimations de la fatigue musculaire pen-dant une contraction. Cette fois ci, ce sont les variations des paramètres au cours de l’effort qui sont observées. Les EMG sont également utilisés dans d’autres domaines comme le contrôle de prothèse où l’EMG sert de commande pour l’activation de certaines fonctions de la prothèse.

Ainsi, l’électrostimulation et l’électromyographie sont deux procédés couramment utilisés dans les domaines médicaux, sportifs et même domestiques (les deux derniers sont principalement liés à l’électrostimulation). Le perfectionnement et l’amélioration des systèmes permettant la réalisation de ces deux procédés a donc de l’influence sur chacun de ces domaines. A l’heure actuelle, lors-qu’une séance d’électrostimulation est réalisée dans un but de rééducation musculaire, un praticien paramètre l’électrostimulateur pour la séance ou modifie les paramètres au cours de la séance. Ce type de traitement possède deux inconvénients majeurs. Le praticien règle l’appareillage, ce qui lui demande du temps, et les paramètres qu’il choisit ne sont fonction que de son expérience; ils ne prennent pas en compte le comportement du muscle pendant la stimulation. Le projet que nous met-tons en place a pour but de supprimer ces deux inconvénients. Généralement, l’électromyographie et l’électrostimulation sont utilisées de manière séparée. L’électromyographie permet d’analyser le comportement des muscles soumis à une contraction (volontaire ou induite électriquement). L’élec-trostimulation entraîne ou réentraîne les muscles. Si une interconnexion existait entre l’électrosti-mulateur et l’électromyographie, les paramètres de stimulation pourraient s’adapter en fonction des informations contenues dans l’EMG. De cette manière, l’électrostimulation pourrait être adaptée à l’état du muscle qui est stimulé, évitant ainsi au praticien une modification des paramètres de fa-çon incertaine. De plus, un mauvais paramétrage de la stimulation peut être dangereux. Si un muscle continue d’être soumis à une stimulation électrique alors que celui-ci n’est plus en condition de subir une contraction musculaire, la stimulation pourrait l’endommager allant contre l’objectif pour lequel l’électrostimulation est utilisée (renforcement musculaire). Si les stimulations sont dépendantes de l’état dans lequel le muscle se trouve, alors la stimulation pourrait devenir moins importante si le muscle n’a plus toutes les capacités de se contracter.

Ainsi, les buts de ce projet sont : 1) de contrôler les paramètres de stimulation grâce à une esti-mation de la fatigue musculaire, en utilisant l’acquisition de l’EMG durant la contraction évoquée électriquement. Ce contrôle, qui prend en compte une information sur l’état du muscle pourra per-mettre d’éviter la génération de dommages tissulaires. 2) d’améliorer l’efficacité du reconditionne-ment musculaire. En augreconditionne-mentant l’efficacité du reconditionnereconditionne-ment, la durée totale de la rééducation des patients devrait être réduite. De plus, l’utilisation d’un appareillage à domicile pourrait être fa-cilitée, raccourcissant ainsi la prise en charge du patient par un praticien, ce qui entraînerait une charge financière beaucoup moins importante. Ce travail de thèse se focalise sur l’utilisation de la

fatigue musculaire afin d’asservir les paramètres de stimulation. Cependant, nous aurions pu utiliser d’autres caractéristiques physiologiques comme, par exemple, la force développée, voir même de plusieurs caractéristiques simultanément.

Ce manuscrit de thèse s’articulera sur quatre chapitres. Le premier offrira aux lecteurs une vue gé-nérale du projet afin de mieux comprendre le fonctionnement des muscles squelettiques humains, de l’électrostimulation et de l’électromyographie. Le deuxième chapitre apportera des informations à-propos du matériel qui est utilisé dans notre système. Il décrit l’électrostimulateur, l’électromyo-graphe et le couplage qui existe entre les deux. Le troisième introduira plusieurs indices de fatigue implémentés dans le système. Certains sont couramment utilisés dans la littérature et un nouveau, que nous avons mis en place, est basé sur la transformée en ondelette. Des tests de sensibilité aux bruits et aux troncatures ont également été réalisés. Puis, des résultats expérimentaux d’estimation de la fatigue musculaire, obtenus grâce au nouveau système d’électrostimulation avec biofeedback d’électromyogramme, sont présentés. Le dernier chapitre présentera des méthodes afin de contrôler la fatigue musculaire grâce à l’utilisation des estimations de fatigue au cours d’une session d’élec-trostimulation. Une étude préliminaire sur le couplage impédance-force est aussi décrite, montrant une possibilité d’utilisation de la bio-impédance musculaire comme estimateur de force développée.

État de l’art

1.1

Vue d’ensemble

Ce projet s’inscrit dans le domaine de l’électronique biomédicale. L’électronique et le traitement des signaux y deviennent de plus en plus présents car ils aident et améliorent le travail du praticien médical. Ce travail de thèse consiste à développer un nouvel outil de réentrainement de la fonction neuromusculaire afin de restaurer la masse musculaire dans le but de rééduquer les sujets atteints de déconditionnement musculaire. Il vise à accélérer la durée de rééducation tout en empêchant que le muscle ne subisse des dommages supplémentaires, pendant les séances d’électrostimulation, s’il est sur-stimulé alors qu’il n’est plus en état de continuer à se contracter. Ce nouvel outil sera un électrostimulateur « intelligent » qui utilisera en parallèle des techniques d’analyse de signaux ba-sées sur les électromyogrammes et des techniques d’électromyostimulation (EMS). Les paramètres de stimulation pourront ainsi être adaptés en temps réel en prenant en compte l’état physiologique du muscle. L’asservissement qui existe entre la réponse électromyographique du muscle et les pa-ramètres de stimulation au cours d’une séance d’EMS permettra d’optimiser le reconditionnement musculaire des patients atteints d’atrophie musculaire. Bien que le projet vise, au départ, les patients touchés par des pathologies ou des immobilisations prolongées, il pourra, par la suite, être utilisé par des sportifs désireux d’augmenter leurs performances ou encore par le grand public.

1.2

Contexte et enjeux

Le système que nous développons est un nouvel outil de rééducation des fonctions musculaires des sujets atteints de déconditionnement musculaire. De nombreuses pathologies peuvent créer un dé-conditionnement musculaire. C’est le cas pour des pathologies cardio-vasculaires, respiratoires ou métaboliques (ex: obésité, diabète) qui sont des maladies de plus en plus présentes dans un contexte

d’hypoactivité physique des patients. La sédentarité de ces derniers est un risque aggravant de sur-venue de ces maladies. Le déconditionnement musculaire est aussi engendré par des pathologies affectant la chaîne de la contraction musculaire comme les maladies dégénératives (dystrophies musculaires ou syndromes myasthéniques). Lorsque ces pathologies deviennent chroniques, elles accélèrent le processus de déconditionnement entraînant ainsi une « spirale de déconditionnement ». Les maladies ne sont pas les seules causes du déconditionnement musculaire, il peut également appa-raître lorsqu’un patient subit une période d’immobilisation d’un ou de plusieurs membres (personne alitée) comme par exemple après une blessure ou une intervention chirurgicale. Due à ces conditions particulières, il leur est difficile d’effectuer des séances de renforcement musculaire classiques où les contractions sont réalisées de manière volontaire, sous forme d’exercice physique comme la mus-culation ou le vélo en salle. Afin de pallier ce problème, ces patients pratiquent des séances EMS. L’efficacité du renforcement musculaire utilisant des systèmes d’électromyostimulation classiques a été prouvée pour des entraînements sportifs et pour le reconditionnement musculaire résultant de certaines pathologies ou de traumatismes [9,10]. L’utilisation de systèmes d’EMS permet à ces patients d’accélérer leurs renforcements musculaires, ce qui réduit le temps nécessaire à leurs réédu-cations en clinique avec l’aide d’un kinésithérapeute. Cependant, les électrostimulateurs actuels ne prennent pas en compte l’état physiologique dans lequel se trouve le muscle stimulé. C’est sur ce point que réside l’intérêt du projet. Nous souhaitons optimiser les paramètres de stimulation en temps réel grâce aux réponses électriques musculaires. Ces réponses électriques sont une représentation de l’état physiologique du muscle sous la forme d’une activité électrique, c’est l’électromyogramme. Ces signaux peuvent être utiles puisqu’ils contiennent des informations sur la manière dont le muscle se comporte pendant la contraction. L’EMG permet, par exemple, d’estimer la fatigue musculaire et pourrait éviter d’endommager les tissus musculaires en cas de sur-stimulation d’un muscle qui ne serait plus en condition d’être stimulé.

Conséquemment, ce projet vise à améliorer l’efficacité du reconditionnement musculaire par électro-stimulation afin de diminuer le déconditionnement musculaire des patients tout en réduisant le temps de la rééducation. Si le temps de la rééducation est diminué, le coût de la rééducation est réduit. Les séances sont moins nombreuses et demandent alors moins de prise en charge par un kinésithérapeute. Un appareil d’électrostimulation intelligent pourrait intéresser les centres de rééducation publics et privés ainsi que les professionnels de la rééducation. De même, ce type d’électrostimulateur intelli-gent pourrait être commercialisé sur le marché grand public pour des sujets en phase de rééducation après un traumatisme entraînant une période d’immobilisation ou chez les sujets sportifs en phase de renforcement musculaire.

Afin d’apporter les informations nécessaires à la compréhension du projet, ce chapitre présente l’ana-tomie musculaire pour comprendre quelles sont les étapes clefs de la contraction musculaire. Une présentation de l’électromyostimulation (EMS) puis de l’électromyogramme (EMG) et de leurs utili-sations sont décrites pour savoir comment ils sont réalisés. Le chapitre se termine avec l’introduction

Nerf intramusculaire Fibre (cellule) musculaire Jonction neuromusculaire Endomysium (recouvre chaque fibre musculaire) Périmysium (délimite le faisceau des fibres musculaires)

Épimysium (recouvre l'ensemble du muscle) Os Tendon Vaisseau sanguin Sacolemme Myofibrille Fibre nerveuse Motrice Jonction neuromusculaire Sarcolemme Myofibrille Sac de réticulum sarcoplasmique Mitochondrie Strie Z Myosine Actine Tubule T Zone H

Bande I Bande A Bande I S a r c o m è r e Lame basale

Triade

FIGURE 1.1 – A gauche) constitution d’un muscle de son enveloppe (Epimysium) jusqu’à la fibre musculaire. A droite) constitution de la fibre musculaire du Sarcolemme jusqu’aux myofibrilles [1].

de la fatigue musculaire en général et plus particulièrement de la fatigue musculaire pendant l’élec-trostimulation. Une corrélation entre la fatigue musculaire et le milieu physiologique est également exposée.

1.3

Le muscle

Les muscles forment l’un des tissus les plus présents du corps humain puisqu’ils constituent 40 %, en moyenne, de la masse corporelle. Le corps humain comprend plus de 640 muscles dont la taille varie selon leur fonction. Certain muscles qui demandent beaucoup d’effort sont très volumineux comme ceux utilisés pour marcher (quadriceps), d’autres qui demandent plus de précision sont très petits comme ceux utilisés pour la parole ou les muscles de la bouche (certains ne sont commandés que par quelques unités motrices).

Le muscle est un tissu très complexe constitué d’un enchevêtrement de très nombreuses fibres. Les muscles ont la particularité d’être des tissus contractiles. Avec le tissu nerveux, les muscles sont les seuls tissus excitables du corps. Il en existe deux types: les muscles squelettiques (ou striés) per-mettent de mouvoir les parties de notre corps; ils sont contrôlés de manière consciente. Les muscles lisses permettent le déplacement de substances intracorporelles et sont contrôlés de manière incons-ciente. Le muscle cardiaque, bien qu’appartenant aux muscles striés, a ses propres caractéristiques des points de vue commande, structure et son mécanisme excitation-contraction.

Les muscles squelettiques sont rattachés au squelette par des tendons. Ils sont constitués de milliers de cellule en forme de cylindre appelées fibres musculaires. Elles sont regroupées en faisceaux qui eux même sont regroupés pour constituer un muscle (voir figure 1.1 à gauche). Il existe plusieurs types de fibres musculaires:

- Les fibres « lentes » (type I ou « rouges »). Elles sont utilisées lors d’exercices d’endurance tel qu’un marathon. Ces fibres sont plutôt fines et sont utilisées dans un métabolisme aérobie (avec consommation d’oxygène), elles sont riches en myoglobine (transporteur d’oxygène, ressemblant à l’hémoglobine) et en mitochondries (générateur d’ATP par un processus d’oxy-dation).

- Les fibres « rapides » (type II ou « blanches »). Elles sont plus volumineuses et sont utilisées dans des exercices demandant un développement de force important sur des courtes durées (sprint). Elles sont riches en glycogène et en enzymes glycolytiques d’où une couleur blanche. Elles sont recrutées en métabolisme anaérobie (sans consommation d’oxygène); elles utilisent la phosphocréatine (PCr), puis le glycogène présent à proximité. Cependant, les réserves sont assez faibles (quelques minutes d’exercice) et c’est pourquoi ces fibres sont très sensibles à la fatigue.

Chaque fibre musculaire est connectée avec le système nerveux central (SNC). Le cerveau génère des impulsions ayant pour but le déclenchement de la contraction de plusieurs fibres musculaires. Les nerfs transportent ces impulsions du cerveau jusqu’aux fibres (cf figure 1.4a). La fin du nerf est ramifiée en plusieurs brins qui sont tous connectés à une fibre uniquement. Grâce à cette ramification, chaque nerf peut transporter une information de déclenchement à plusieurs fibres musculaires. Cette configuration s’appelle une unité motrice UM (fibres musculaires commandées par le même nerf). Les unités motrices peuvent comporter plusieurs centaines de fibres pour les muscles demandant beaucoup de force (comme les quadriceps), elles peuvent également comporter une seule fibre pour les mouvements de précision (comme les muscles des lèvres).

La fibre musculaire et le nerf sont interconnectés par une liaison appelée « jonction neuromuscu-laire » [11] (cf figure 1.1 à droite). Elle transmet le signal de contraction provenant du nerf à la fibre musculaire. La figure 1.2 explique le processus qui survient lors de l’arrivée d’un potentiel d’action à la jonction neuromusculaire, en 1 sur la figure. Ce potentiel d’action crée une libéra-tion d’acétylcholine au niveau du synapse, en 2 sur la figure. L’acétylcholine voyage à travers la liaison synaptique jusqu’aux récepteurs nicotiniques. La partie du sarcolemme ainsi activée se dé-polarise grâce à l’entrée d’ions sodium (Na+_{), ce qui a pour effet de créer un potentiel d’action dans} la fibre musculaire. La tubule T propage ce nouveau potentiel jusqu’au Réticulum sarcoplasmique, qui stocke les ions calcium (Ca2+) nécessaires à la contraction musculaire. L’arrivée d’un potentiel d’action au Réticulum sarcoplasmique provoque la libération du Ca2+qui engendre la contraction de la fibre musculaire, en 3 sur la figure 1.2.

1. 2. 3.

http://lecerveau.mcgill.ca/flash/i/i_06/i_06_m/i_06_m_mou/i_06_m_mou.html

Vésicule synaptique Récepteur nicotinique Acétylcholine Acétylcholinestérase Potentiel d’action Ca 2+

Sarcolemme Mitochondrie Réticulum sarcoplasmique Tubule T Myofibrilles Jonction neuromusculaire Nerf Mouvement Na+ Na+ Na+ Mouvement

FIGURE 1.2 – Mécanisme de transmission d’un potentiel d’action du nerf à la fibre musculaire par l’intermédiaire de la jonction neuromusculaire. 1) Arrivée d’un potentiel d’action à la jonction neuromusculaire. 2) Libération de l’acétylcholine, entrée de sodium dans la fibre musculaire et pro-pagation du potentiel d’action au Réticulum sarcoplasmique. 3) Libération de calcium et contraction des myofilements.

Les fibres musculaires peuvent encore être décomposées en unités plus petites qui sont appelées myofibrilles [12,13] (voir figure 1.1 à droite). Ce sont ces myofibrilles, constituées de fibres d’actine et de myosine, qui sont capables de développer une force grâce à la création d’un glissement entre les deux types de fibres l’une par rapport à l’autre. Sans la libération d’ions Ca2+ _{du réticulum} sarcoplasmique, les brins d’actine et de myosine ne peuvent pas s’accrocher ensemble car les sites d’accroche des filaments d’actine sont obstrués par une protéine: la troponine. En présence de Ca2+_, la troponine se lie avec le Ca2+_{et libère les sites d’accroche pour les têtes de myosine, permettant aux} brins de glisser entre eux. Ce glissement cause une réduction de la longueur de la fibre musculaire, ce qui crée deux forces partant des extrémités vers le centre du muscle. La figure 1.3 montre ce phénomène de glissement qui génère une force grâce à la consommation d’adénosine triphosphate (ATP) qui est le carburant des muscles. Cinq étapes majeures peuvent être attribuées à la contraction d’une fibre musculaire, correspondant aux cinq parties de la figure 1.3. 1) Attachée: les brins d’actine et de myosine sont attachés par la tête de myosine grâce au Ca2+ _{présent. 2) Libération: l’arrivée} d’une molécule d’ATP supprime le lien entre la tête de myosine et le brin d’actine, ce qui libère les deux brins. 3) Déploiement: l’hydrolyse de l’ATP en ADP (adénosine diphosphate) et phosphate inorganique (Pi) fait déplacer la tête de myosine le long du filament d’actine pour venir s’accrocher un peu plus loin sur le filament d’actine de 5 nm environ. 4) Traction: la libération de l’ion phosphate inorganique (issue de la décomposition de l’ATP) génère un coup de force qui tire le filament d’actine générant ainsi un glissement entre les deux brins. L’ADP est alors libéré. 5) Attachée: les deux brins sont dans la même configuration que pour 1. Les deux brins ont glissés de 5 nm et sont prêt pour recommencer un cycle à l’arrivée d’une autre molécule d’ATP, s’il y a toujours présence de Ca2+.

1

4

2

5

3

FIGURE 1.3 – Mécanisme de glissement entre les brins d’actine et de myosine généré en présence d’ion calcium (Ca2+_{) et d’adénosine triphosphate(ATP) [2].}

1.4

L’électromyostimulation

1.4.1

Définition et principe

Une électrostimulation consiste à évoquer des potentiels d’action soit dans le système nerveux soit dans les fibres musculaires grâce à un courant électrique induit sans que le sujet qui y est soumis n’en demande une volontairement. Les potentiels d’action générés entraînent alors la contraction musculaire.

Sur la figure 1.4a, nous pouvons observer la manière dont la contraction volontaire d’un muscle est réalisée. Des potentiels d’action (PA) sont générés par le cortex moteur du cerveau et sont amenés à la moelle épinière (1). Les PA voyagent le long de la moelle épinière puis transitent par les nerfs (2) jusqu’aux jonctions neuromusculaires du muscle qui doit être contracté. L’arrivée des PA aux jonctions neuromusculaires engendre la contraction des fibres musculaires qui y sont associées (3), ce qui provoque la contraction musculaire. Lors d’une électromyostimulation (voir figure 1.4b), la génération des PA ne se fait pas volontairement dans le cerveau (1), elle est induite par une stimu-lation externe au système nerveux. Par exemple, lors d’une électrostimustimu-lation de surface classique, deux électrodes de stimulation sont placées sur le muscle. Une électrode proximale (2a) et une autre

  PA  1  2 3  PA 3 1 2a 2b 1 2 3 4

a.        b.       c. 

FIGURE1.4 – Différence entre une contraction volontaire et évoquée électriquement. a) Génération d’une contraction musculaire de manière volontaire. b) Génération d’une contraction musculaire sous électrostimulation (avec électrodes de surface sur le muscle). c) Lieux de stimulations possibles.

distale (2b). Un courant électrique est induit entre ces deux électrodes et vient évoquer des PA au niveau des jonctions neuromusculaires. Les PA évoqués engendrent alors la contraction des fibres musculaires.

Il existe quatre sites de stimulation pour évoquer la contraction d’un muscle. Pour chacun des sites, la stimulation consiste à créer des PA de manière artificielle. Les quatre sites sont représentés sur la figure 1.4c où chaque numéro indique un site, tel que: 1) par stimulation électrique ou magnétique (TMS: stimulation magnétique transcranienne) du système nerveux central (SNC) [14], 2) par stimu-lation des nerfs périphériques grâce à des électrodes de surface, des électrodes neurales ou par des électrodes implantées (électrodes en forme d’anneau placées autour du nerf) [15], 3) par stimulation des terminaux des axones grâce à des électrodes filaires implantées dans le muscle, des électrodes subcutanés placées entre la peau et le muscle ou des électrodes transcutanées placées sur le muscle au niveau d’un point moteur (électrodes de surface) [16] et 4) par stimulation directe des fibres mus-culaires [17]. Lors d’électrostimulations de surfaces utilisées dans le reconditionnement musculaire, les types 2 et 3 sont généralement utilisés car ils permettent une contraction générale d’un muscle ou d’un groupe musculaire, ce qui n’est pas possible avec le type 1 ou 4 qui provoquent des contractions plutôt localisées.

Il existe deux types de technique de stimulation qui sont couramment employées pour les sites de stimulation 2 et 3, à savoir:

au voisinage d’une seule électrode de stimulation. Généralement, l’une des deux électrodes est située près d’un nerf ou d’un point moteur et l’autre sur un point osseux (ou éloignée des tissus excitables). Une autre méthode est d’utiliser une deuxième électrode beaucoup plus grande que la première afin de s’assurer que la densité de courant soit assez faible sur l’une des deux électrodes et reste donc en dessous du seuil d’excitation des fibres musculaires qui lui sont proches.

- La technique bipolaire: généralement de tailles identiques, les deux électrodes sont appliquées sur ou au voisinage des tissus excitables. La stimulation est moins localisée que pour la tech-nique monopolaire puisqu’elle englobe l’environnement compris entre les deux électrodes. Elle permet cependant de créer un courant d’excitation qui va dans le même sens que les fibres musculaires.

Les étages de sortie des électrostimulateurs permettant d’obtenir deux types d’électrostimulation sont

- contrôlés en tension: la tension des impulsions de stimulation est maintenue relativement constante malgré la variation d’impédance inter-électrode. Cette variation d’impédance im-plique une variation de courant de stimulation. Cela entraîne une variation de la réponse mus-culaire [18,19].

- contrôlés en courant: dans ce cas, c’est le courant de stimulation qui est maintenu constant indépendamment des variations d’impédance inter-électrode. La tension des impulsions de stimulation s’adapte en fonction de l’impédance inter-électrode pour maintenir un courant constant. Ce type de stimulation donne généralement une réponse plus stable de la contraction du muscle [18,19].

La contraction évoquée électriquement entraîne une consommation énergétique globale plus im-portante que lors d’une contraction volontaire (en comparaison avec un développement de force similaire) [20]. Ceci peut s’expliquer au travers plusieurs phénomènes:

La contraction musculaire électro-induite sollicite les fibres musculaires dans une zone superficielle du muscle proche des électrodes [21], contrairement à une contraction volontaire qui tend à recruter des fibres sur la totalité du muscle. Le recrutement caractéristique pendant une électrostimulation avec des électrodes de surface est dépendant de la propagation du courant induite entre les élec-trodes. De ce fait, les unités motrices superficielles sont activées les premières et la profondeur des fibres recrutées est d’autant plus grande que le courant (la force développée) est important [22] (voir la figure 1.5). De plus, l’électrostimulation aurait tendance à solliciter la même population de fibres musculaires durant une contraction [23], ce qui n’est pas le cas lors d’une contraction volontaire où le jeu de fibres est modifié tout au long de l’effort. L’électrostimulation a également tendance à im-poser une fréquence de potentiel d’action dans les fibres proche des limites autorisées par les fibres (aux alentours de 10 et 30 Hz pour les fibres de type I et aux alentours de 65 Hz pour les fibres de type II [24]), ceci les ferait fonctionner proche du maximum de leurs capacités [23].